| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 认知无线电的核心技术 | 第13-16页 |
| 1.3.1 频谱感知技术 | 第14-15页 |
| 1.3.2 频谱共享技术 | 第15页 |
| 1.3.3 动态资源分配技术 | 第15-16页 |
| 1.3.4 功率控制技术 | 第16页 |
| 1.4 论文内容及组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 电磁频谱分配技术和模型 | 第19-29页 |
| 2.1 主要分配技术 | 第19-20页 |
| 2.2 常用分配模型 | 第20-25页 |
| 2.2.1 干扰处理模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 接入方式模型 | 第22-24页 |
| 2.2.3 公平选择模型 | 第24-25页 |
| 2.3 基于图论模型的频谱分配模型数学描述 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-29页 |
| 第3章 基于遗传算法的频谱分配优化 | 第29-37页 |
| 3.1 常用概念 | 第29-30页 |
| 3.2 操作原理 | 第30-31页 |
| 3.3 基本流程 | 第31-32页 |
| 3.4 基于遗传算法的频谱分配 | 第32-33页 |
| 3.5 仿真结果分析 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于人工鱼群算法的频谱分配 | 第37-45页 |
| 4.1 基本概念 | 第37-38页 |
| 4.2 行为描述 | 第38-40页 |
| 4.3 主要流程 | 第40-41页 |
| 4.4 基于人工鱼群算法的频谱分配 | 第41-42页 |
| 4.5 仿真结果分析 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 遗传—人工鱼群融合算法的频谱分配 | 第45-55页 |
| 5.1 算法间的比较 | 第45-47页 |
| 5.1.1 独立算法的优缺点 | 第45-47页 |
| 5.1.2 算法间融合的可能性 | 第47页 |
| 5.2 基于GA-AFSA融合算法的频谱分配优化操作 | 第47-48页 |
| 5.3 基于GA-AFSA融合算法的频谱分配优化流程步骤 | 第48-51页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第51-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |